人手不足や業務負担の増加に悩む中小企業では、限られた人員や予算を有効に活用しながら、生産性を高める仕組みづくりが求められています。そこで注目されているのが、AIとデジタル技術を組み合わせ、個々の作業だけでなく業務の流れそのものを改善する「AI×DX」です。

本記事では、AI×DXの基本的な考え方やメリット、優先的に改善したい業務の特徴、具体的な活用例を紹介し、導入の進め方やよくある失敗、安全に定着させるポイント、活用できる補助金・支援制度まで解説します。AIを業務改善へどのように取り入れればよいか迷っている方は、参考にしてみてください。

AI×DXとは？中小企業の業務改善で注目される理由

AI×DXとは、AIを単体の便利なツールとして利用するだけでなく、デジタル技術やデータと組み合わせて業務の流れそのものを改善していく考え方です。例えば、一部の文章作成をAIに任せるだけではなく、入力・処理・確認・共有・保存まで含めて業務を見直すことで、より広い範囲の効率化につなげられます。DXは単なるデジタルツールの導入ではなく、デジタル化を通じて業務やビジネスのあり方を変えていく取り組みです。

中小企業では、人手不足への対応や限られた経営資源の有効活用という観点からも、AI×DXを業務改善へ取り入れる意義があります。国内では大企業を中心にAIの導入が広がっており、AIの利用用途や効果は業務の効率化・迅速化が中心となっています。AIをきっかけに個々の作業だけでなく業務プロセスまで見直せれば、少ない負担で業務を進められる仕組みづくりにつなげられます。

AIとDXの役割の違い

AIとDXは同じ意味ではなく、業務改善における役割が異なります。それぞれの違いを整理すると、以下のとおりです。

このように、AIはDXそのものではなく、DXを進めるために活用できる技術の一つです。両者の役割を区別することで、AIをどの業務に取り入れ、どのような業務改善につなげるのかを考えやすくなります。

AI単体の活用とAI×DXの違い

AI単体の活用では、メールの文章を作成する、資料を要約するなど、特定の作業だけを効率化するケースが中心です。この方法でも担当者の負担は減らせますが、AIを使う前後の工程に入力や転記などの手作業が残っていれば、業務全体の効率化には限界があります。

AI×DXでは、一つの作業ではなく一連の業務プロセスを対象として、AIとデータ、既存のデジタル環境などを組み合わせて改善します。例えば、AIで処理した情報を次の工程でも利用できる状態にすれば、作業の重複を減らし、個人単位の効率化を組織全体の業務改善へ広げやすくなります。中小企業のDXでも、単なるツール利用から業務効率化やデータ分析、さらにビジネスモデルの変革へ段階的に発展させる考え方が示されています。

中小企業でもAI×DXに取り組みやすくなっている背景

AIを業務へ取り入れる環境は整いつつあり、自社でAIシステムを一から開発しなくても、既存のITツールなどを利用して導入できる状況です。

また、中小企業向けにはデジタル化やAIを含むITツールの導入を支援する制度もあります。大規模なシステムを一度に構築するのではなく、負担の大きい業務から既存ツールを活用して段階的に改善することで、限られた人材や予算でもAI×DXに取り組みやすくなっています。

AI×DXで中小企業の業務を効率化するメリット

AI×DXを活用すると、日々の作業負担を減らすだけでなく、社内の知識共有やデータ活用など、幅広い業務改善につなげられます。ここでは、AI×DXで中小企業の業務を効率化するメリットについて解説します。

定型・反復業務を自動化して作業時間を削減できる

毎日・毎月繰り返しているデータ処理や帳票作成などは、AIとデジタルツールを組み合わせることで自動化できる場合があります。人が都度操作していた工程を減らせれば、処理にかかる時間を短縮し、従業員の負担軽減につなげられます。

特に、手順や判断基準がある程度決まっている作業は、自動化の対象として検討しやすい業務です。削減できた時間を顧客対応や企画など、人による判断やコミュニケーションが求められる業務へ振り向けることで、限られた人員を有効に活用しやすくなります。

文章作成や情報整理の負担を減らせる

生成AIは、メールや報告書などの文章作成だけでなく、長い文章の要約や情報の分類・整理にも活用できます。ゼロから文章を考えたり、大量の情報から必要な内容を整理したりする時間を減らし、作業の初動を効率化できる点がメリットです。

例えば、担当者が要点や条件を入力して文章のたたき台を作成し、その内容を人が確認・修正する方法があります。最終的な確認を担当者が行う運用にすれば、内容の正確性を確かめながら文章作成の負担を抑えられます。

属人化した知識やノウハウを共有しやすくなる

業務の進め方や判断基準が特定の担当者だけに蓄積されていると、担当者の不在や退職によって業務が滞る可能性があります。マニュアルや過去の資料、FAQなどをデジタル化して整理し、AIで必要な情報を探せる環境を整えることで、社内の知識へアクセスしやすくなります。

担当者が経験を通じて身につけたノウハウも、文書やデータとして蓄積・共有する仕組みをつくれば、教育や引き継ぎにも活用できます。AIを使える状態にするだけでなく、もととなる社内データの量や質を確保することも重要です。

入力ミスや作業品質のばらつきを抑えやすくなる

手入力や転記を繰り返す業務では、入力漏れや転記ミスなどのヒューマンエラーが発生する可能性があります。AIや自動処理を活用して人が入力する工程を減らせば、こうしたミスが生じる機会そのものを少なくできます。

また、共通のルールやテンプレートに沿ってAIを利用すれば、担当者ごとの知識や経験による成果物の差も抑えやすくなります。生成AIの活用によって、業務知識の差に伴う品質のばらつきを軽減できることも指摘されています。

蓄積したデータを活用して意思決定を改善できる

売上や顧客、在庫などのデータを蓄積していても、集計や分析に時間がかかれば十分に活用できません。AIは大量のデータから傾向や異常値を見つけたり、予測や分類を行ったりできるため、これまで確認しきれなかった情報も判断材料として活用しやすい点が特徴です。

例えば、売上推移や顧客動向を分析して変化を把握できれば、仕入れや営業施策などを検討する際の材料になります。経験や勘だけに頼らず、蓄積したデータも組み合わせて判断できる環境を整えることが、業務改善には有効です。

AI×DXで優先的に改善したい業務の特徴

AI×DXは、すべての業務へ一律に導入するのではなく、負担や改善効果を見極めて対象を選ぶことが重要です。デジタル化による業務効率化やデータ分析は、中小企業の生産性向上にもつながります。ここでは、AI×DXで優先的に改善したい業務の特徴について解説します。

繰り返し発生し手順がある程度決まっている業務

毎日・毎週・毎月のように繰り返し発生し、処理手順や判断条件がある程度決まっている業務は、AIやデジタルツールを活用した効率化を検討しやすい領域です。例えば、定型データの整理や帳票作成、決まった条件に沿った分類・確認などが該当します。

まずは「誰が担当しても同じ手順で進められるか」「処理件数が多いか」といった視点で業務を洗い出します。発生頻度が高く、累積すると負担が大きい業務から改善対象を選ぶと、効率化による変化を把握しやすくなります。

文章・資料の作成や要約に時間がかかる業務

メールや報告書、会議資料など、文章を一から作成したり、長い文書から必要な情報を抜き出したりする業務も改善候補です。生成AIは文書作成・確認や会議録・要約などに活用できるため、担当者が文章の構成や表現を考える時間を減らせます。

特に、一定の形式で繰り返し作成する文書や、大量の情報から要点を整理する作業は対象にしやすいでしょう。完成までをすべてAIに任せるのではなく、下書きや要約など時間のかかる工程を切り出し、人が内容を確認・修正する形にすると実務へ取り入れやすくなります。

社内情報の検索や問い合わせ対応が多い業務

「必要な資料がどこにあるかわからない」「同じ質問に何度も回答している」といった状況が多い業務も、AI×DXによる改善を検討できます。AIは問い合わせ対応にも活用できるため、社内に蓄積された情報を整理し、必要な情報へアクセスしやすい環境をつくることが可能です。

まずは、担当者への問い合わせ内容や、探すのに時間がかかっている情報を整理するとよいでしょう。質問が集中しているテーマや参照頻度の高い情報を把握することで、どの情報から検索・回答の仕組みを整えるべきか判断しやすくなります。

入力・転記・照合などの手作業が多い業務

紙や表計算ファイル、複数のシステム間で情報を入力・転記している業務は、作業時間だけでなく入力漏れや転記ミスも発生しやすい領域です。受発注業務などでも、デジタル化によって作業効率の向上や人的ミスの軽減が期待されています。

同じ情報を複数回入力している工程や、目視で数字・項目を照合している工程がないか確認することが重要です。作業量や発生頻度に加えて、ミスが起きた際の修正工数まで把握しておくと、優先的に見直す業務を絞り込みやすくなります。

集計や分析に時間がかかっている業務

売上・在庫・顧客情報などのデータは蓄積しているものの、集計や分析に時間がかかり、十分に活用できていない業務も改善対象です。AIは大量のデータから傾向や特異値を見つけたり、分析結果を業務上の判断に活用したりする用途が想定されています。

まずは、毎回手作業で行っている集計や、複数のファイルからデータを集めている分析業務を確認します。データの保存場所や項目、形式が統一されていない場合は、分析方法を高度化する前にデータを整理し、継続的に利用できる状態を整えることが重要です。

中小企業が始めやすいAI×DXによる業務効率化の具体例

AI×DXは、大規模なシステムを一度に構築しなくても、身近な業務から取り入れられます。文書作成や問い合わせ対応、データ分析など、現在の負担に合わせて活用方法を選ぶことが重要です。ここでは、中小企業が始めやすいAI×DXによる業務効率化の具体例を紹介します。

生成AIでメール・文書・資料のたたき台を作成する

生成AIは、メールや報告書、社内文書、プレゼン資料などのたたき台作成に活用できます。目的や読み手、盛り込みたい内容、文章のトーンなどの条件を入力すれば、ゼロから文章を考える時間を減らし、修正や内容確認に時間を使いやすくなります。

ただし、生成された内容には誤りや不適切な表現が含まれる可能性があるため、そのまま使用するのではなく担当者による確認が必要です。よく作成する文書については、用途や構成、必要項目をあらかじめ決めておくと、毎回の指示を簡略化しながら一定の品質を保ちやすくなります。

会議の議事録作成・要約・タスク整理を自動化する

会議内容を文字起こししてAIに処理させれば、議事録の作成や要点の整理にかかる時間を短縮できます。

単に会話を文章化するだけでなく、「決定事項」「保留事項」「担当者」「期限」などの項目に分けて整理させることも可能です。会議後に担当者が内容を確認して共有する流れを整えておけば、議事録作成だけでなく、その後のタスク管理まで効率化できます。

社内規程やマニュアルをAIで検索・回答できるようにする

就業規則や業務マニュアル、社内FAQなどの情報をAIから検索できる仕組みを整えると、従業員が必要な情報を探す時間を短縮できます。質問を自然な文章で入力し、関連する社内文書をもとに回答を提示する仕組みであれば、大量のファイルから該当箇所を一つずつ探す負担を減らせます。

活用する際は、回答の根拠となる文書を確認できるようにし、古い規程や重複した資料を整理しておくことが重要です。もととなる情報が更新されていなければ誤った案内につながるため、文書の更新担当者や更新ルールまで決めて運用します。

問い合わせ対応やFAQの一次回答をAIで効率化する

商品やサービスに関する質問、社内の手続きに関する問い合わせなど、回答パターンがある程度決まっている内容はAIによる一次対応を取り入れやすい業務です。

営業時間や手続き方法、よくある質問などはAIが回答し、個別判断やクレーム、契約に関する相談などは担当者へ引き継ぐ仕組みにすると、対応負担を抑えながら重要な問い合わせに人員を割きやすくなります。過去の問い合わせを分析し、FAQや回答内容を定期的に更新する運用も必要です。

営業記録の整理や提案書作成を効率化する

営業担当者は、商談内容の要約や顧客情報の整理、提案書の下書き作成などにもAIを活用できます。

例えば、商談メモから顧客の課題や要望、次回までの対応事項を抽出し、その内容をもとに提案書の構成案を作成すれば、商談後の事務作業を減らせます。一方、顧客の状況を踏まえた提案内容や価格などは担当者が確認し、AIによる整理・作成支援と人による営業判断を組み合わせることが大切です。

AI-OCRで請求書や帳票の入力・転記を減らす

紙やPDFで受け取った請求書、申込書、各種帳票などを扱う業務では、AI-OCRを使って文字情報を読み取り、データ化する方法があります。AI-OCRは一般的な帳票だけでなく、さまざまな形式の書類をデータ化する用途にも活用されており、手入力の負担や入力ミスを減らす手段になります。

さらに、読み取った情報を会計や販売管理などのシステムへ連携すれば、「書類を確認して手入力する」という工程そのものを減らせます。ただし、読み取り結果が常に正しいとは限らないため、金額や取引先、日付など重要な項目については確認工程を設けることが重要です。

売上・在庫・顧客などのデータをAIで分析する

売上実績や在庫、顧客情報などのデータが蓄積されている場合は、AIを使って集計や分析を支援できます。大量のデータから傾向や異常値を見つけたり、一定の条件に基づいて予測や分類を行ったりすることは、AIの代表的な活用方法の一つです。

例えば、商品別・期間別の売上傾向や在庫の増減、顧客の購買傾向などを整理すれば、担当者が表計算ソフトで集計する負担を軽減できます。ただし、分析結果は元となるデータの正確性や条件設定にも左右されるため、最終的な施策や経営判断は現場の状況と照らし合わせて行います。

AIとRPA・ノーコード・APIを連携して業務フローを自動化する

AI単体で文章作成や情報整理を効率化するだけでなく、RPAやノーコードツール、APIなどと組み合わせれば、複数の作業をつないだ業務フローの自動化も可能です。生成AIとAPI連携やワークフロー設計を組み合わせ、実際の業務に組み込む考え方もDX人材育成の対象となっています。

AI活用を単発で終わらせずDXにつなげる方法

AIを個人の作業支援だけで終わらせず、業務プロセスやデータ活用まで広げることで、組織全体の業務改善につなげられます。ここでは、AI活用を単発で終わらせずDXにつなげる方法について解説します。

AIの出力を既存のクラウドや業務システムと連携する

生成AIをチャット上で使うだけでは、作成した文章や整理した情報を別のシステムへ手作業で転記する工程が残ります。AIの出力を顧客管理、文書管理、チャット、ワークフローなど既存の仕組みと連携すれば、生成した情報をそのまま次の業務へ受け渡しやすくなります。生成AIにはWeb APIなどを通じた利用形態もあり、用途に応じて既存システムへ組み込むことが可能です。

例えば、問い合わせ内容をAIで分類して担当部署へ振り分けたり、商談内容を要約して顧客情報へ登録したりする仕組みが考えられます。AI単体で完結させるのではなく、入力から処理、保存、共有までつなげることで、人が情報を移し替える工程を減らし、業務全体の効率化につなげられます。

共通プロンプトやテンプレートを整備して使い方を標準化する

従業員がそれぞれ自己流でAIを利用すると、指示の内容によって出力の形式や品質に差が生じやすくなります。メール作成、議事録の要約、文章のチェックなど用途ごとに共通のプロンプトや入力項目、出力形式をテンプレート化し、誰でも同じ手順で利用できる状態を整えることが重要です。

実際の業務で精度が高かったプロンプトを共有し、利用しながら改善していけば、個人のノウハウを組織全体へ展開しやすくなります。あわせて、利用目的や入力方法、確認項目まで手順として整理しておくことで、担当者が変わっても一定の方法でAIを使える運用体制を構築できます。

社内データを整理してAIが活用しやすい状態にする

社内情報をAIに活用させる場合は、AIツールを導入するだけでなく、参照元となるデータの整備も必要です。部署ごとにファイルの保存場所や形式が異なっていたり、古いマニュアルが残っていたりすると、必要な情報を適切に参照できず、期待する回答を得にくくなります。生成AIの出力品質は、参照させるデータの品質や形式にも左右されます。

まずは社内文書や業務データを棚卸しし、重複した情報や古い資料を整理したうえで、保存場所やファイル名、更新方法などを統一します。さらに、誰が情報を更新するのか、どの情報へアクセスできるのかといった管理方法まで決めておけば、社内データを継続的にAIへ活用しやすい環境を維持できます。

個別作業ではなく一連の業務フロー全体を見直す

AIを使って一つの作業だけを短縮しても、その前後に手入力や確認、転記などの非効率な工程が残っていれば、業務全体では十分な改善につながらない場合があります。そのため、AIを導入する際は対象作業だけを見るのではなく、業務の開始から完了までの流れを整理することが大切です。企業の生成AI活用でも、業務プロセスの可視化とデータ基盤の整備が重要な土台になります。

例えば、問い合わせ対応であれば「受付→内容確認→回答作成→承認→返信→履歴保存」までを一つの流れとして捉えます。そのうえで、AIに任せる工程、ほかのデジタルツールで自動化する工程、人が確認・判断する工程を切り分ければ、部分的な効率化にとどまらず、一連の業務をより少ない手間で進められる仕組みを設計できます。

中小企業がAI×DXによる業務改善を進める手順

AI×DXによる業務改善は、ツールを先に選ぶのではなく、現状の把握から効果検証まで段階的に進めることが重要です。ここでは、中小企業がAI×DXによる業務改善を進める手順について解説します。

1. 現在の業務を棚卸ししてムダや負担を洗い出す

AI×DXを始める際は、最初に社内で行われている業務を洗い出し、どこに負担や非効率が生じているかを把握します。担当者、作業内容、使用するデータ、前後の工程などを整理すると、業務全体の流れを捉えやすくなります。DXでは現状や課題を関係者で共有し、具体的な行動につなげることが重要です。

そのうえで、手入力や転記、確認待ち、二重作業など、時間や人手を使っている工程を特定します。担当者へのヒアリングも行い、表面化していない負担まで把握しておくと、改善対象を選びやすくなります。

2. 作業時間・ミス・コストなど現状を数値化する

改善対象となる業務を洗い出したら、現在どの程度の負担が発生しているのかを数値で把握します。例えば、1件あたりの処理時間、月間の処理件数、ミスや差し戻しの件数、人件費などを記録すると、改善前の状態を客観的に把握するための基準になります。

数値化しておけば、AIやデジタルツールを導入した後に同じ指標を測定し、どの程度改善したのか比較できます。感覚だけで効果を判断せず、改善前後を比較できる基準を用意しておくことが大切です。

3. 効果・実現しやすさ・リスクで優先順位を決める

すべての業務を一度に改善せず、期待できる効果と実現しやすさを整理して優先順位を決めます。判断する際は、主に次の点を確認します。

• 削減できる作業時間やコスト

• 必要なデータの有無

• 既存システムとの連携可否

• 現場での運用のしやすさ

• 誤出力や情報漏えいなどのリスク

効果が期待でき、導入しやすく、問題発生時の影響を抑えやすい業務から着手すると、段階的な改善につなげられます。

4. 課題に合うAI・デジタルツールを選定する

改善する業務が決まったら、解決したい課題を基準に必要な機能を整理します。目的に応じて、次のような機能を検討しましょう。

• 文章作成

• データ抽出

• 検索

• 分析

• 自動処理

候補を比較する際は、機能や料金に加え、既存システムとの連携性、操作性、セキュリティ、サポート体制も確認します。現在のIT環境との相性を踏まえ、実際の業務フローに組み込みやすいものを選ぶことが重要です。

5. 対象業務や利用者を絞って小さく試す

導入する仕組みを決めたら、いきなり全社へ展開せず、対象となる業務や部署、利用者を限定することが大切です。小規模な範囲で実際の業務に使用し、想定した効果が得られるか、現場で無理なく運用できるかを確かめます。

試行中は、処理時間の変化だけでなく、操作上の問題や追加作業の発生、出力精度などにも注意が必要です。課題が見つかれば設定や業務手順を修正し、本格導入へ進めるかを判断します。小さく検証して改善を重ねることで、大規模な手戻りを防ぎやすくなります。

6. 運用ルールと人による確認工程を整える

試行で運用方法が固まったら、利用する業務や担当者、確認する段階をルール化します。特にAIの出力はそのまま採用せず、次のような確認工程を設けることが重要です。

• 重要な判断や外部公開する情報は、担当者が内容を確認する

• 問題が起きた場合の報告先や修正方法を決めておく

確認や対応の手順を統一しておけば、担当者による対応のばらつきを防ぎ、継続的に運用しやすくなります。

7. KPIで効果を測定して改善範囲を広げる

本格運用を始めた後は、導入前に把握した数値を基準としてKPIを設定し、効果を継続的に確認することが必要です。作業時間、処理件数、ミス率、コストなど、改善目的と直接関係する指標を選び、導入前後の変化を比較します。DX推進では、KPIの進捗管理と計画の見直しを次の施策へ反映することも重要とされています。

期待した成果が得られていない場合は、ツールだけを評価するのではなく、対象業務や運用方法にも改善点がないか見直す必要があります。効果を確認できた取り組みから対象部署や関連業務へ展開し、検証と改善を繰り返しながらAI×DXの範囲を広げていきます。

中小企業のAI×DXでよくある失敗

AI×DXは導入するだけで成果が出るものではなく、目的や運用方法が曖昧なまま進めると、十分な効果を得られない場合があります。ここでは、中小企業のAI×DXでよくある失敗について解説します。

AIツールを導入すること自体が目的になる

AI×DXで起こりやすい失敗の一つが、「AIを導入すること」がゴールになってしまうことです。AIは業務上の課題を解決するための手段であり、導入しただけでは業務改善につながりません。実際に解決したい課題や目指す状態が曖昧なままでは、利用場面が定まらず、現場で使われなくなる可能性があります。

導入前に「作業時間を減らす」「問い合わせ対応の負担を軽減する」など、改善したい課題と目標を明確にすることが重要です。そのうえで、AIが課題解決に適しているかを判断し、必要な業務へ絞って活用することで、導入そのものが目的になる状態を防げます。

非効率な業務フローを見直さずそのままAI化する

従来の業務フローにムダな確認や重複作業が残ったままAIを導入すると、非効率な仕組みそのものを残してしまう可能性があります。

まず「この作業は本当に必要か」「確認や承認を減らせないか」「同じ情報を何度も入力していないか」といった視点で工程を整理します。不要な作業を取り除いたうえでAIを組み込むことで、部分的な効率化にとどまらず、業務全体の改善につなげやすくなります。

個人利用にとどまり社内の標準業務として定着しない

一部の従業員だけがAIを使っている状態では、その人が不在になると活用方法がわからなくなったり、担当者によって成果物の品質に差が出たりする可能性があります。部門単位の散発的な取り組みから脱却し、組織として活用方法を共有することがAI×DXの定着には欠かせません。

効果が確認できた使い方は、担当者個人の工夫で終わらせず、社内の標準業務として定着させることが重要です。

AIの出力を確認せずそのまま業務に利用する

生成AIは、もっともらしい内容であっても事実と異なる情報を出力する場合があります。そのため、文章や回答、分析結果などを確認せずに顧客対応や重要な意思決定へ利用すると、誤情報によるトラブルにつながりかねません。

特に、契約・法務・会計など正確性が求められる業務や、顧客へ提供する情報では、誤りが及ぼす影響が大きいため注意が必要です。

導入効果を測定せず使い続ける

AIを導入した後に効果を測定しなければ、業務改善につながっているのか、利用料や運用負担に見合った成果が出ているのかを判断できません。効果が不明なまま利用を続けると、改善余地のある運用や不要なコストを見逃す可能性があります。

中小企業がAI×DXを安全に定着させるポイント

AI×DXを継続的に活用するには、業務効率だけでなく、情報管理やセキュリティ、社内の運用体制まで整えることが重要です。ここでは、中小企業がAI×DXを安全に定着させるポイントについて解説します。

経営層と現場で解決したい課題を共有する

AI×DXを定着させるには、経営層が方針を示すだけでなく、実際に業務を行う現場と「何を改善したいのか」を共有することが重要です。経営層は生産性向上や人手不足への対応など全社的な目的を整理し、現場は時間がかかっている作業やミスが起こりやすい工程など、具体的な課題を洗い出します。

双方の認識をすり合わせたうえで、対象業務や期待する効果、責任者などを明確にします。導入後も現場から意見を集めて運用方法を見直すことで、実際の業務に合ったAI活用へ改善しやすくなります。

AIに任せる業務と人が判断する業務を分ける

AIは情報整理や文章のたたき台作成などに活用できますが、出力内容が常に正確とは限りません。そのため、AIが処理する工程と、人が内容を確認して最終判断する工程をあらかじめ切り分けておくことが大切です。特に顧客対応や契約、重要な意思決定など、誤りによる影響が大きい業務では慎重な運用が求められます。

業務ごとにAIへ任せられる範囲と確認担当者を決め、必要に応じて承認工程を設けます。AIの出力をそのまま採用するのではなく、人による確認を組み込むことで、効率化と業務品質の維持を両立しやすくなります。

機密情報・個人情報の入力ルールを決める

生成AIはサービスや契約内容によって入力情報の取り扱いが異なるため、社内で入力可否のルールを明確にしておく必要があります。特に、従業員の自己判断で外部のAIサービスへ入力しないよう、次の情報は慎重に扱います。

• 顧客の個人情報

• 営業秘密

• 未公開の経営情報

機密性の高い情報を扱う場合は、入力データの保存や学習への利用条件を事前に確認します。必要に応じて匿名化・削除するなど、情報の重要度に応じたルールを設け、従業員へ周知することが大切です。

利用するAIツールやアカウントを会社で管理する

従業員が個人の判断でさまざまなAIツールを利用すると、会社が入力情報や利用状況を把握できない「シャドーAI」につながる可能性があります。未承認のAI利用は情報漏えいなどのリスクにつながるため、組織として利用環境を管理することが重要です。

業務で使用できるAIツールを定め、可能であれば会社が発行・管理するアカウントを利用します。入退社や異動に合わせてアカウントを追加・停止できる管理体制を整えれば、誰がどのサービスを利用しているのかを把握しやすくなり、無許可の利用も抑えやすくなります。

権限管理・ログ・データ保存などのセキュリティを確認する

AIツールを選ぶ際は、機能や料金に加えてセキュリティ面も確認します。特に、次の項目を事前に把握しておくことが大切です。

• 業務上必要な人だけにアクセス権限を設定できるか

• 利用状況をログで確認できるか

• 入力・出力データの保存先や保存期間を管理できるか

• 入力データがAIの学習に利用される可能性があるか

扱う情報の重要度に応じて必要な要件を整理し、条件を満たす環境で運用することが重要です。

社内に詳しい人材がいない場合は外部支援も活用する

AIやDXに詳しい担当者がいない場合でも、すべてを自社だけで進める必要はありません。導入する業務の整理やツール選定、システム連携、セキュリティ対策など、自社で判断が難しい部分に絞って外部の専門家や支援機関を活用する方法があります。中小企業向けには、デジタル化・IT化に関する情報提供や支援制度も用意されています。

ただし、業務そのものを理解しているのは自社の従業員です。外部へ任せきりにするのではなく、自社で目的や課題、必要な業務要件を整理したうえで専門的な部分を支援してもらうことで、導入後も社内で運用・改善を続けやすくなります。

中小企業がAI×DXに活用できる主な補助金・支援制度

AI×DXの導入では、ツールやシステムの導入費用が負担になる場合があります。中小企業向けには、デジタル化や省力化を後押しする補助金なども用意されています。ここでは、AI×DXに活用できる主な補助金・支援制度について紹介します。

デジタル化・AI導入補助金

デジタル化・AI導入補助金は、中小企業・小規模事業者などが、業務効率化やDXに向けてAIを含むITツールを導入する際の費用を支援する制度です。2026年度から従来の「IT導入補助金」から名称が変更され、通常枠ではソフトウェア購入費やクラウド利用料、導入関連費などが補助対象となります。通常枠の補助額は、対象となる業務プロセス数に応じて5万円～450万円です。

申請には共通認証アカウントの取得や情報セキュリティ対策に関する自己宣言など、所定の事前手続きが必要で、対象となるITツールや申請要件も定められています。AIツールであれば自由に補助対象になるわけではないため、導入したいツールが対象か、最新の公募要領や申請スケジュールを確認したうえで活用を検討することが大切です。

中小企業省力化投資補助金

中小企業省力化投資補助金は、人手不足に悩む中小企業などを対象に、ロボットやIoT、設備・システムなどの導入による省力化を支援する制度です。あらかじめ登録された汎用製品から選ぶ「カタログ注文型」と、事業内容に合わせた設備導入やシステム構築に対応する「一般型」があり、自社の課題に応じて活用できます。

一般型では、AIやIoT、ロボットなどのデジタル技術を活用し、個別の現場に合わせた設備導入やシステム構築を行う取り組みも支援対象となります。補助率や上限額、申請要件は申請類型や事業者の条件によって異なるため、省力化によってどの程度の効果が見込めるかを整理したうえで制度との適合性を確認しましょう。

自治体・支援機関のDX・AI導入支援

国の補助金だけでなく、自治体や中小企業向けの支援機関でも、DXやAI導入に関する相談・支援が行われています。例えば、公的な支援機関では経営相談やAI活用に関する支援が行われており、AIを活用できる業務の整理や社内文書・データの準備、利用するサービスの検討などを相談できるケースも少なくありません。

このほか、地域には中小企業のIT導入や経営課題を支援する相談窓口があります。支援内容や利用条件は地域・機関によって異なるため、「どの業務からAIを導入すべきかわからない」といった場合は、所在地の自治体や地域の支援機関が実施する相談窓口、専門家派遣、補助制度などを確認するとよいでしょう。

AI×DXは業務の棚卸しから小さく始めて継続的な改善につなげよう

AI×DXによる業務改善では、AIツールを導入すること自体を目的にせず、まず現在の業務を棚卸しし、負担の大きい作業や非効率な工程を把握することが重要です。改善効果や実現しやすさ、リスクを踏まえて優先順位を決め、小さく試しながら効果を検証することで、自社に合った形で継続的な改善につなげられます。

改善したい業務や実現したい仕組みがある程度明確になっている場合は、外部の開発支援を活用するのも一つの方法です。BRISKでは、現在使用しているExcelや既存の業務フローをもとに、社内システムのWeb化や情報共有ツールの構築、システム間のデータ連携などを支援しています。AIやデジタル技術を単発で導入するだけでなく、実際の業務で使える仕組みへ落とし込みたい場合は、BRISKへの相談も検討してみましょう。

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